现代社会飞速发展，生活节奏加快，更多消费者开始注重购物效率。另一方面消费者对服装个性化方面的需求也越来越高。因此，服装个性化推荐方法的研究对满足消费者的个性化需求和提高消费者购物效率就显得非常重要。本文以粗糙集理论为基础，构建了一个服装个性化推荐模型。该模型的主要内容如下：（1）获取消费者的个性化偏好，为了能够动态获取消费者的个性化偏好，模型通过消费者对服装样本中服装的评价来获取消费者的偏好；（2）根据消费者对服装的评价，结合粗糙集理论计算出不同评价值下的属性兴趣度，然后计算出消费者对每个属性的总兴趣度；（3）由消费者对每个属性的总兴趣度计算出消费者对待售服装的兴趣度，并按其值由大到小对服装进行排序，把排在前面的服装推荐给消费者。在上述服装个性化推荐模型的基础上，以男式衬衫作为实例，设计并实现了男式衬衫个性化推荐系统。该系统核心功能是能够获取消费者对男式衬衫的动态个性化偏好，然后通过计算向消费者推荐衬衫。此外，该系统还可以进行服装信息和客户关系管理。为了验证本文提出的个性化推荐模型的合理性，利用男式衬衫个性化推荐系统对苏州大学10名在校男研究生进行测试，测试结果表明，10名受试人员对推荐结果整体满意。